代码解释：[cityNum,cities] = Read('dsj1000.tsp'); cities = cities'; %cityNum = 100; maxGEN = 1000; popSize = 100; % 遗传算法种群大小 crossoverProbabilty = 0.9; %交叉概率 mutationProbabilty = 0.1; %变异概率

这段代码的目的是读取一个名为 'dsj1000.tsp' 的文件，并初始化一些变量用于遗传算法。

首先，代码调用一个名为 Read 的函数，并将返回的结果分配给变量 cityNum 和 cities。这个函数会从文件中读取数据，并返回城市数量 cityNum 和城市坐标的矩阵 cities。

接下来，代码对 cities 进行转置，将其变为列向量的形式。这样做是为了方便后续处理。

然后，代码设置了一些遗传算法相关的参数。maxGEN 设置为 1000，表示遗传算法的最大迭代次数。popSize 设置为 100，表示遗传算法的种群大小。crossoverProbability 设置为 0.9，表示交叉概率为 0.9，mutationProbability 设置为 0.1，表示变异概率为 0.1。

这些参数将在遗传算法的实现中使用，用于控制遗传算法的操作，例如交叉和变异的发生频率。

相关问题

CityNum=size(Clist,1)

您好！您的第一个问题是关于计算变量 `Clist` 的行数，即城市数量 `CityNum`。我可以帮您解答这个问题。

在 MATLAB 中，可以使用 `size` 函数来获取矩阵的行数和列数。根据您提供的代码，您可以使用以下方式计算 `Clist` 的行数，并将结果存储在变量 `CityNum` 中：

CityNum = size(Clist, 1);

这样，`CityNum` 将会存储 `Clist` 的行数，即城市数量。希望能够帮助到您！如果您还有其他问题，请随时提问。

if ~isdel %如果不存在就放入 i=i+1; else i=i; end else i=i; end end for i=1:L1 Si(i,:)=S; Si(i,[A(i,1),A(i,2)])=S([A(i,2),A(i,1)]); %CCL矩阵每一行分别存放次数、距离、两个点，CCL表示所有候选解 CCL(i,1)=i; CCL(i,2)=fitness(Si(i,:),caldata); CCL(i,3)=S(A(i,1)); CCL(i,4)=S(A(i,2)); end [fs fin]=sort(CCL(:,2)); for i=1:cl %选取cl个候选解 CL(i,:)=CCL(fin(i),:); end if CL(1,2)<bsf %藐视准则(aspiration criterion)，更新全局最优解、当前解为最佳候选解 bsf=CL(1,2); S=Si(CL(1,1),:); BSF=S; for m=1:CityNum for n=1:CityNum if Tlist(m,n)~=0 Tlist(m,n)=Tlist(m,n)-1; end end end Tlist(CL(1,3),CL(1,4))=tl; else %只更新当前解为最佳候选解 for i=1:cl if Tlist(CL(i,3),CL(i,4))==0 S=Si(CL(i,1),:); for m=1:CityNum for n=1:CityNum if Tlist(m,n)~=0 Tlist(m,n)=Tlist(m,n)-1; end end end Tlist(CL(i,3),CL(i,4))=tl; break; end end end Arrbsf(p)=bsf; p=p+1; end BestShortcut=BSF %最优路线 theMinDistance=bsf %最短路径 [~,Car,Z1,Z2,Z3,carnum] = fitness(BestShortcut,caldata);请写出上述伪代码

这段伪代码是在禁忌搜索算法中更新当前解和全局最优解的过程。具体实现步骤如下：

首先，对于每个选取的交换城市的序号对(A(i,1),A(i,2))，生成新的候选解Si(i,:)，并计算其距离长度。同时，将所有候选解的信息存放在CCL矩阵中，其中第一列存放候选解的序号，第二列存放候选解的距离长度，第三列和第四列存放选取的交换城市的序号。

然后，根据候选解的距离长度从小到大排序，选取距离最短的cl个候选解，存放在CL矩阵中。

接下来，判断这cl个候选解中是否有比全局最优解更优的解。如果有，则更新全局最优解(BSF)和当前解(S)，并将候选解对应的交换城市加入禁忌表中。同时，将所有已加入禁忌表中的交换城市的禁忌期限减1。如果没有比全局最优解更优的解，则从cl个候选解中选取第一个未加入禁忌表的解，更新当前解(S)和禁忌表，并跳出循环。

最后，记录每次迭代的最短距离长度(bsf)，并更新迭代次数p。当达到终止步数(StopL)时，输出最优路线(BestShortcut)和最短路径(theMinDistance)，并计算路径对应的车次、载客量等信息。